带马尔可夫均值估计量的非参数自适应CUSUM控制图

本文提供了一个带马尔可夫均值估计量的非参数自适应CUSUM控制图用于监测位置参数的持续性漂移。它可以通过马尔可夫均值估计量预测未知的漂移大小,自适应的调整控制图参数,来对不同大小的未知漂移进行一个很好的监控。这是一个自启动非参数控制图,可以用于监控开始阶段,并且不需要依赖于任何样本的分布.通过数据模拟研究显示出这个控制图不仅在各种不同分布下具有很好的稳健性,并且对各种大小的漂移都很有效。     

基于次序秩的非参数EWMA联合控制图

本文提供了一个基于次序秩的非参数EWMA联合控制图(DNE)用于监测位置参数的持续性漂移.这是一个自启动控制图,不用累积大量可控样本数据,可以用于监控开始阶段。同时,我们不需要预先知道样本的分布,也不需要预先调整任何参数.通过数据模拟研究显示出这个控制图不仅在各种不同分布下具有很好的稳健性,并且对各种大小的漂移都很有效。文章最后通过工业上一个真实例子表明,这个控制图在实际应用中有着非常好的表现。     

联合监测过程位置参数和尺度参数的非参数Shewhart控制图

用于检测生产服务过程的传统控制图多数都假定过程的分布是已知的。这些控制困经常是在正态分布的假设下构建的,然而在服务质量实时监控中数据往往是非正态的。在这种情况下,基于正态分布假设的控制图的结果是不可靠的。为了解决这个问题,通常考虑非参数方法,因为在过程分布未知情况下,非参数控制图比参数图更加稳健有效。本文提出一个新的基于Van der Waerden和Klotz检验的Lepage型非参数Shewhart控制图(称为LPN图)用于同时检测未知连续过程分布的位置参数和尺度参数。文中给出了LPN图在不同参数下的控制限。依据运行长度分布的均值,方差和分位数,分析了LPN图在过程受控和失控时的性能,并与其他一些现有的非参数控制图进行比较。基于蒙特卡洛的模拟结果表明,LPN图对非正态分布具有很好的稳健性,并且在不同的过程分布下对检测位置参数和尺度参数,尤其对检测尺度参数的漂移都具有很好的性能。最后通过监控出租车服务质量说明LPN图在实际中的应用。     

一个监控方差的与分布无关的变点模型

文献中绝大部分与分布无关的控制图用于监控过程位置参数,如均值或中位数,而非过程方差.该文开发了一个新的与分布无关的控制图,通过整合一个两样本非参数检验和有效的变点模型.所提出的控制图容易计算,方便应用,并且对于探测过程方差的漂移非常有效.因为它避免了在监控之前的一个很长时间的收集数据的阶段,并且它不需要潜在的过程分布的知识,因此,所提出的控制图在开始阶段或者短程运行情况下特别有用.     

基于拟合优度检验的非参数EWMA控制图

文章提出了一种基于拟合优度检验的非参数控制图,以实现对连续型数据的监控.所提出的方法不仅适用于单值观测的情况,也可用于分组样本.不同于传统的控制图要求数据服从正态分布,文章的方法不限制数据的分布,可用于正态以及非正态的任意分布;并且能够监控数据分布的变化,例如分布中的位置参数、尺度参数、以及形状参数等.仿真结果表明,文章提出的控制图计算迅速、使用方便,在各种分布下都表现稳健,对分布变化的监控非常有效.     

一种可用于检测过程尺度参数的非参数控制图

传统的控制图多数是在已知过程分布的假设下构建的,这种控制图被称为参数控制图。然而,在实际应用中,大多数过程因为其数据的复杂性导致他们的精确分布往往难以确定。当预先指定的参数分布无效时,参数控制图的结果将不再可靠。为了解决这个问题,通常考虑非参数控制图,因为非参数控制图比参数控制图更加稳健。近年来对非参数控制图的研究越来越多,但大多数现有的控制图主要是用于检测位置参数的变化。本文提出一个新的非参数Shewhart控制图(称为LOG图),可用来检测未知连续过程分布的尺度参数。文中依据运行长度分布的均值,方差和分位数,分析了LOG图在过程受控和失控时的性能表现,并与其他非参数控制图进行比较。模拟结果表明,LOG图在不同过程分布下对检测尺度参数的漂移都具有很好的性能。最后用一个实例来说明LOG图在实际中的应用。     

基于经验似然比检验的高维非参EWMA控制图

随着传感技术和数据采集系统的逐渐完善,大量复杂高维数据可以被收集,对多变量和高维数据流进行监控往往是现代制造业和质量管理部门的一个基本要求.然而,在高维数据监控领域中,由于“维数的诅咒”以及变量的分布通常是复杂未知的,大多数传统的多元控制图不再适用.针对这种情况,一些研究者讨论了对分布未知且复杂高维数据的均值向量的各种检验,但这些检验很少适用于Phase II阶段的过程监控.文章提出了一种基于高维经验似然比检验的EWMA型非参数监控方案,该方案可用于多元过程和高维过程均值向量的监控,并且适用于子组数据流.所提出的控制图不仅易于实现和解释,而且蒙特卡罗数值模拟结果显示该控制图在对称、偏态、厚尾分布中都能有效地监测均值漂移.最后,将所提出的控制图应用于半导体制造过程,结果显示文章的方法对未通过测试的半导体具有良好的监控效果.     

基于未知分布的均值和方差的稳健EWMA图

研究了当待监控质量特性所服从的分布类型和分布参数未知时的EWMA控制图的构建问题。通过仿真分析对几种分别用于监控过程均值和过程方差的EWMA控制图方法的运行长度进行比对,用以评价控制图的效率以及对未知分布的稳健性,根据效率评价的结果获得了适用于分布未知情况下的均值和方差的稳健EWMA控制图。最后分别提出了这两种均值和方差的稳健EWMA图的优化设计方法.     

具有可变样本容量的非正态EWMA控制图

为了提高控制图的监控效率,本文研究非正态分布下,EWMA控制图的可变样本容量设计问题。首先利用Burr分布近似各种非正态分布,构造可变样本容量的非正态EWMA控制图;其次运用马尓科夫链法计算可变样本容量非正态EWMA控制图的平均运行长度;然后与传统的非正态EWMA控制图进行比较得出:当过程中出现小波动时,可变样本容量的非正态EWMA控制图能够更快地发现过程中的异常波动,具有较小的平均运行长度,其监控效率明显优于传统的非正态EWMA控制图。     

具有可变抽样区间的非正态累积和控制图

当过程存在小波动时,累积和控制图比传统的休哈特控制图监控效果灵敏。为了提高控制图的监控效率,本文针对非正态情形下的累积和控制图进行可变抽样区间设计。首先用Burr分布近似各种非正态分布,构造可变抽样区间的非正态累积和控制图;其次利用马尓可夫链方法计算其平均报警时间;最后研究结果表明, 所设计的可变抽样区间非正态累积和控制图较固定抽样区间的非正态累积和控制图能更好地监控过程的变化。     

混合正态分布下的似然比累积和控制图及改进

累积和控制图主要用于监测正态分布过程中均值的中小漂移.它对于厚尾分布过程和大漂移的监测效果十分不理想.本文研究了在混合正态分布下的稳健似然比累积和(RLCUSUM)控制图的应用.该控制图通过构造似然比检验函数作为监测指标,改善了其对于大漂移和厚尾分布过程的监测效果.比较控制图的平均运行长度,发现稳健似然比累积和控制图比累积和控制图更灵敏.最后提出了水平线段截断的方法来改进稳健似然比累积和控制图的稳健性.     

混合正态分布下基于斜线截断的稳健似然比累积和控制图

累积和控制图主要用于对正态分布过程中均值的中小漂移的检测,但是对厚尾分布过程监测并不稳定.MacEachern等(2007)提出了用于监测厚尾分布过程的稳健似然比累积和(RLCUSUM)控制图.文章主要研究RLCUSUM控制图的性质,包括可控平均运行长度关于控制限的性质和过程失控时不同真实均值对平均运行长度的影响等,并提出了对于对数似然比函数进行斜线截断的方式,同时分析总结了不同污染程度的混合正态分布下各种截断方式得到的RLCUSUM控制图的适用情况.     

具有随机漂移和多状态的可修系统的统计过程控制与视情维修整合优化设计

考虑系统发生漂移程度未知的情形,研究了面向可修系统的统计过程控制和视情维修的整合优化设计问题.文章首先假定系统的状态可以划分为正常、异常和故障3种,系统输出的漂移服从瑞丽分布且系统的状态通过控制图进行监控.基于系统的演化过程分析了系统可能出现的各种情形,利用更新理论得到了统计过程控制与视情维修整合优化设计模型,并给出了相应的求解算法.最后,通过仿真对文章提出的整合模型与考虑漂移为确定性的情形进行了比较分析,并对参数进行了灵敏度分析.     

混合正态分布下基于斜线截断的稳健似然比累积和控制图北大核心CSCD

累积和控制图主要用于对正态分布过程中均值的中小漂移的检测,但是对厚尾分布过程监测并不稳定.MacEachern等(2007)提出了用于监测厚尾分布过程的稳健似然比累积和(RLCUSUM)控制图.文章主要研究RLCUSUM控制图的性质,包括可控平均运行长度关于控制限的性质和过程失控时不同真实均值对平均运行长度的影响等,并提出了对于对数似然比函数进行斜线截断的方式,同时分析总结了不同污染程度的混合正态分布下各种截断方式得到的RLCUSUM控制图的适用情况.     

非正态总体控制图和预防维修策略耦合优化的研究

主要探讨非正态有偏总体的过程监控和预防维修耦合优化问题。假定设备故障率随时间递增,设备发生异常前在正常状态的停留时间服从威布尔分布,一旦发生异常将导致过程均值漂移。采用赋权方差法构造X控制图,将过程监控和预防维修策略联系起来,结合生产不合格品损失、抽样成本及维修成本等,构建综合损失模型,提出动态抽样方案、控制图参数和预防维修间隔的确定方法。最后对模型进行了灵敏度分析。     

基于非参数控制图的数据质量监控方法改进研究

为监控多条多变量数据流的数据质量,本文提出了几种监控方法。本文首先介绍了统计过程控制领域的背景知识。之后本文采用闵式距离准则,基于3类常用的闵式距离,提出了3种EWMA类型的非参数控制图,此外,本文基于向量内积提出了第4种EWMA类型的非参数控制图。首先通过统计模拟,比较了4种控制图在不同的相关性水平下,对单条数据流过程均值漂移的监控效果。随后本文研究了平滑系数λ的取值对监控效果的影响。之后,本文将上述4种思路拓展到了大样本的情形,提出了5种可以监控多条数据流质量的方法。将这5种方法和现有的一种典型方法做了比较,比较了它们对不同幅度漂移的监控效果。最后使用山体滑坡的监控数据,比较了它们对实际数据的监控效果,显示了本文提出方法的优势。     

阶段Ⅱ联合检测过程位置和尺度的非参数EWMA控制图（英文）

本文提出了一个基于Cucconi检验的非参数指数加权移动平均(EWMA)控制图(简称为EC图)来同时检测过程位置参数和尺度参数.依据步长分布的均值、方差及分位数,给出了EC图与其他一些现有的非参数EWMA控制图的模拟比较.基于蒙特卡洛的模拟结果表明,EC图具有很好的性能.详细分析了阶段I中参考样本大小对EC图受控性能的影响.最后用一个实例来说明EC图的实际应用。     

联合监控位置和尺度参数控制图综述

近二十年来,在各种应用的驱动下,联合监控过程位置参数和尺度参数的变化越来越受到研究工作者们的重视。在此背景下,大量的研究工作被学者们提出。本文将系统梳理和回顾这二十年的联合监控过程位置参数和尺度参数控制图的研究进展。为此,我们首先回顾受控分布为正态分布且受控参数已知情况下的联合监控均值和方差的控制图方案,并对这些控制图给出我们的评价观点。然后,我们讨论正态分布下,受控分布参数未知时的联合监控方案。进而,我们从稳健性的角度回顾当受控分布完全未知时的非参数或者分布自由的联合监控方案。最后,我们针对一些复杂数据过程,譬如,多元过程,相关过程,存在测量误差的过程,给出这方面联合监控的简要综述,并在这些复杂过程的基础上,给出未来的可能研究方向。     

基于回归调整CUSUM控制图的流感监测

流感事件的不可控将对公众健康构成威胁,控制图可以对流感进行监控并对流感爆发进行预警.在实际生活中,每天的流感人数不是同分布的,会受到如温度和湿度等相关因素影响,忽视这些因素可能会使控制图出现误报从而影响疾控部门的决策.考虑到这些因素,文章基于风险调整零膨胀泊松CUSUM控制图提出了一种针对于正常泊松分布的回归调整CUSUM控制图.并且通过蒙特卡洛随机模拟方法算出控制限,分析了文章提出的回归调整CUSUM控制图失控状态下的性能,并与传统CUSUM控制图进行了比较,模拟结果显示回归调整CUSUM控制图明显提高了对漂移的监测效率.最后基于文章提出的方法对香港一家医院的流感人数进行监测,并对流感爆发进行了准确的预警.     

可变抽样区间和样本容量的非正态EWMA控制图经济设计

为了降低过程控制成本和提高监控效率,针对质量特性值不服从正态分布的情况,研究可变抽样区间和样本容量(VSSI)的指数加权移动平均(EWMA)控制图的经济设计问题。首先对监控非正态分布的EWMA控制图进行抽样区间和样本容量变化设计;其次建立VSSI非正态EWMA控制图的经济模型,通过使费用成本函数最小得到控制图的最优设计参数组合;然后给出工业中的一个例子,用遗传算法对经济模型搜寻最优解;接下来对经济模型进行灵敏度分析,得出控制图费用参数与设计参数之间的影响关系;最后通过最优性分析,得出所建立的VSSI非正态EWMA控制图的经济性优于VSI、VSS非正态EWMA控制图。